用于检测双星故障的RAIM算法分析与研究

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户:gcj820305
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
分析和比较了用于检测两颗卫星故障的偏差完好性风险(bias integrity threat,BIT)法和保护限值(protection level,PL)法两种RAIM算法。通过数据仿真,对用不同方法检测卫星故障的可用性及故障检测率进行比较,并分析了两种方法存在差异的理论依据。通过分析比较,说明在未来接收机处理多颗卫星同时出现故障的情况时,如何更精确地描述统计检测量与定位偏差的关系以及如何处理不同测量噪声的影响是RAIM算法可用性及有效性的关键。 Two kinds of RAIM algorithms are analyzed and compared, which are bias integrity threat (BIT) and protection level (PL), which are used to detect two satellite faults. Through data simulation, we compare the usability of using different methods to detect satellite faults and the fault detection rate, and analyze the theoretical basis for the differences between the two methods. By analyzing and comparing, it is shown that how to describe the relationship between the number of statistical measurements and the positioning error more accurately and how to deal with the influence of different measurement noise is the key to usability and validity of RAIM algorithm when the receiver processes multiple satellites and fails at the same time. .
其他文献
准确有效地提取颅骨区域的单层外轮廓线是基于轮廓线颅骨三维模型重建的关键问题之一。针对颅骨复杂外形单层外轮廓提取困难,提出了一种基于曲线演化的方法。首先对图像进行阈值分割获得颅骨区域,然后初始化一条包括该区域的单层闭合曲线,对该曲线应用一种新的微分方程进行演化,最终获得颅骨区域的外轮廓线。实验结果表明,该方法可自动处理颅骨CT图像,准确获得颅骨的单层外轮廓,有效解决了颅骨单层外轮廓提取问题。
KNN及其改进算法使用类标号已知的数据集Dl对类标号未知的数据集Du进行类别标志,如果Dl中的数据数量过少,将会影响最后的分类精度。基于小样本弱学习规则的KNN分类算法旨在提高基于小样本集的KNN算法的分类精度,它首先对Dl中的数据对象进行学习,从中选取一些数据,利用学到的标签知识对其进行类别标号,然后将其加入到Dl中;最后利用扩展后的Dl对Du中的数据对象进行类别标志。通过使用标准数据集的测试发